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基于天气状态模式识别的SSA-BP神经网络光伏电厂功率及碳减排量预测
1
作者 胡浔惠 丁伟 +3 位作者 曹敬 陈时熠 李梦阳 姚钦才 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期877-885,共9页
文章提出了一种基于天气状态模式识别并结合SSA-BP(Sparrow Search Algorithm-Back Propagation)预测光伏出力的方法。首先,在分析辐照度、温度、风速等参数变化规律基础上,基于高斯混合模型,针对专业天气类型开展分类,获得类晴、类雨... 文章提出了一种基于天气状态模式识别并结合SSA-BP(Sparrow Search Algorithm-Back Propagation)预测光伏出力的方法。首先,在分析辐照度、温度、风速等参数变化规律基础上,基于高斯混合模型,针对专业天气类型开展分类,获得类晴、类雨和类阴3种典型的广义天气;然后,将数据作为SSA-BP神经网络输入,对光伏电厂出力分类进行预测;最后,结合碳核算方法学对光伏发电项目碳减排量进行核算。结果表明:利用分类识别和改进的SSA-BP神经网络,在3种天气类型预测中平均相对误差分别为0.195,0.243,0.310;SSA-BP与其他模型相比,平均相对误差降低了17.8%~66.7%。此外,预测CO_(2)减排量与实际核算值相对误差为3.37%,亦表现出良好预测效果。 展开更多
关键词 光伏发电 模式识别 ssa-bp神经网络 功率预测 天气状态
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基于SSA-BP神经网络的无人机发射参数择优
2
作者 贾华宇 郑会龙 +1 位作者 周洪 张谦 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期90-101,共12页
火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在... 火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在发射参数迭代择优周期长、设计交互性差、容易造成无人机飞行姿态失稳的问题。该文以某无人机为研究对象,对其发射阶段进行动力学及运动学建模,构建了六自由度非线性模型,基于QT/C++软件编制无人机发射弹道参数化仿真软件,并结合某无人机真实发射试验数据,验证该发射弹道仿真软件的有效性。同时,为解决发射参数自主择优问题,在反向传播(BP)神经网络参数预测模型的基础上引入麻雀搜索算法(SSA)、粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)优化模块,提出基于SSA优化BP神经网络的无人机发射参数寻优方法,消除BP神经网络在参数预测过程中存在的过拟合及局部最优效应,对参数预测结果求绝对误差(MAE)、平均百分百误差(MAPE)、均方根误差(RMSE),综合评估SSA-BP对发射参数预测的优越性,并通过发射弹道校核验证发射参数选取的合理性。结果表明,SSA-BP模型对发射参数的预测精度最高、鲁棒性最好,可为无人机发射分系统工程设计阶段的发射参数自主择优选取提供设计依据。 展开更多
关键词 无人机发射 麻雀搜索算法 BP神经网络 参数寻优 建模仿真
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基于改进SSA-BP神经网络的弹丸全弹道飞行时间预测
3
作者 郝博 徐才宪 +1 位作者 姜琦 杨斌 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第3期130-134,141,共6页
采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系... 采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系数、发射角度、风速和弹丸初速已知的条件下对弹丸全弹道飞行时间预测的准确性与稳定性。结果表明,改进SSA-BP预测模型提高了弹丸全弹道飞行时间预测的稳定性与准确性。 展开更多
关键词 弹丸全弹道飞行时间 BP神经网络 SSA优化算法 Tent混沌映射 高斯变异
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一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法
4
作者 孟新冉 李英顺 +1 位作者 王德彪 杨松 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第1期52-58,共7页
陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Lev... 陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。利用Circle混沌映射初始化种群,在发现者位置更新时,引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想,在追随者更新位置时,引入Levy飞行策略,建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度,同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比,实验结果显示ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。 展开更多
关键词 Circle混沌映射 故障预测 火控系统 BP神经网络 麻雀搜索算法
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基于SSA-BP神经网络的车-轨-桥系统随机振动分析 被引量：1
5
作者 何旭辉 赵永帅 蔡陈之 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3225-3236,共12页
轨道及桥梁结构参数随机性对车-轨-桥耦合系统的振动影响不能忽略。基于代理模型研究轨道-桥梁间3层弹簧刚度和弹簧阻尼以及桥梁刚度和阻尼的随机性对竖向车-轨-桥耦合系统动力响应的影响。首先,基于经典的车-轨-桥耦合系统力学模型(没... 轨道及桥梁结构参数随机性对车-轨-桥耦合系统的振动影响不能忽略。基于代理模型研究轨道-桥梁间3层弹簧刚度和弹簧阻尼以及桥梁刚度和阻尼的随机性对竖向车-轨-桥耦合系统动力响应的影响。首先,基于经典的车-轨-桥耦合系统力学模型(没有考虑桥墩),采用Monte-Carlo生成2 000个样本集,作为代理模型的训练集。然后,对比SSA-BP(麻雀优化BP算法)与传统BP神经网络、GA-BP神经网络(遗传优化BP算法)对车辆和桥梁响应的预测精度,同时探讨样本数量以及Levenberg-Marquardt和Bayesian Regulation训练算法对SSA-BP神经网络预测精度的影响。最后,假定各随机参数概率分布规律服从高斯型正态分布,所有随机参数变异系数均分为0.05、0.10、0.15、0.20、0.25等5个级别,采用所提出的SSA-BP神经网络研究轨道及桥梁的刚度和阻尼变化对车辆和桥梁响应极值的影响。结果表明:与经典的车-轨-桥耦合系统力学模型相比,所提出的代理模型具有更高的计算效率;SSA-BP模型对车辆和桥梁响应的预测精度高于GA-BP模型,GA-BP模型的预测精度高于传统的BP模型;SSA-BP模型采用Levenberg-Marquardt训练算法对车辆和桥梁响应的预测精度优于Bayesian Regulation训练算法的预测精度;道砟和桥梁之间弹簧刚度的随机变化对桥梁随机振动响应尤为明显;钢轨和轨枕之间弹簧刚度的随机性对车体响应的影响不可忽视,而桥梁刚度和阻尼随机性对车体的影响可不考虑。研究成果可为车轨桥系统随机振动响应预测进一步研究提供依据和参考。 展开更多
关键词 桥梁工程 车轨桥系统 ssa-bp 随机振动 代理模型
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基于改进的SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型研究 被引量：4
6
作者 刘伟韬 李蓓蓓 +2 位作者 杜衍辉 韩梦珂 赵吉园 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期98-105,115,共9页
机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,... 机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,用于对矿井突水水源进行定量辨识。以鲁能煤电股份有限公司阳城煤矿为研究对象,通过常规离子浓度分析、Piper三线图对该煤矿水样的水化学特征进行分析,初步判断矿井水来源于奥灰含水层和三灰含水层,并确定Na^(+)+K^(+)浓度、Ca^(2+)浓度、Mg^(2+)浓度、HCO_(3)^(-)浓度、SO_(4)^(2-)浓度、Cl^(-)浓度、矿化度、总硬度、pH值作为突水水源识别指标;建立基于改进SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型:首先进行SSA参数设置,引入Sine混沌映射使麻雀种群均匀分布,然后通过计算适应度值进行麻雀种群的更新,引入随机游走策略扰动当前最优个体,如果满足终止条件,则获得最优BP神经网络权重和阈值,最后基于构建的BP神经网络,输出识别结果。研究结果表明:①改进的SSA-BP模型在训练集上的识别准确率达95.6%,在测试集上的识别准确率达100%。②改进的SSA-BP神经网络模型与BP神经网络模型、SSA-BP神经网络模型对比结果:BP神经网络模型误判率为5/18,SSA-BP神经网络模型的误判率为2/18,改进的SSA-BP神经网络模型误判率为0,迭代10次后趋于稳定,且与设定的目标误差相差最小,初始适应度值最优,识别结果可信度高。③将阳城煤矿5组矿井水水样数据作为输入层数据输入到训练好的模型中,矿井水水样的主要来源为奥灰含水层、三灰含水层和山西组含水层,模型识别结果与水化学特征分析的结论相互印证,实现了精准区分。 展开更多
关键词 矿井突水水源识别 水化学特征 麻雀搜索算法 BP神经网络 混沌映射 随机游走策略
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基于SSA-BP神经网络优化姜粉辛料制备工艺
7
作者 王雷 张煜 +2 位作者 陆宏伟 胡书旭 肖波 《中国食品添加剂》 CAS 2024年第9期73-82,共10页
为优化姜粉的热风干燥制备工艺,研究不同干燥温度、切片厚度、干燥时间对制得姜粉感官风味的影响。以感官评分为响应值,先进行Box-Behnken响应面法设计再通过SSA-BP神经网络算法对响应面法进行验证。SSA-BP算法优化后所得的最优参数为:... 为优化姜粉的热风干燥制备工艺,研究不同干燥温度、切片厚度、干燥时间对制得姜粉感官风味的影响。以感官评分为响应值,先进行Box-Behnken响应面法设计再通过SSA-BP神经网络算法对响应面法进行验证。SSA-BP算法优化后所得的最优参数为:干燥温度62.978℃,切片厚度2.734 mm,干燥时间5.773 h。SSA-BP神经网络预测的感官评分的均方根误差RMSE为0.033457,小于BP神经网络的均方根误差0.054574;决定系数R2为0.99094,大于BP神经网络的决定系数R2=0.97064,证明优化模型的预测性能较BP神经网络更高。响应面法寻得的最优姜粉制备条件下样品的感官值为37.705分,而SSA-BP神经网络模型的预测分值为37.280分,二者误差仅1.1%,模型拟合度较高,SSA-BP神经网络模型可以优化姜粉辛料制备工艺。本研究可为姜粉制备提供科学参考。 展开更多
关键词 姜粉 BP神经网络 麻雀搜索算法 响应面法 感官评价
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基于BOA-SSA-BP神经网络的充电桩故障诊断方法 被引量：5
8
作者 茆敏 窦真兰 +2 位作者 陈良亮 杨凤坤 刘鸿鹏 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第2期269-276,共8页
针对电动汽车直流充电桩故障多发且难以精准诊断的问题,提出一种基于改进反向传播神经网络(BP:Back Propagation)的充电桩故障诊断方法。首先,对充电桩的运行数据集归一化、缺失值填充等预处理,将处理后的数据集输入BP模型中进行训练;其... 针对电动汽车直流充电桩故障多发且难以精准诊断的问题,提出一种基于改进反向传播神经网络(BP:Back Propagation)的充电桩故障诊断方法。首先,对充电桩的运行数据集归一化、缺失值填充等预处理,将处理后的数据集输入BP模型中进行训练;其次,引入基于蝴蝶优化算法改进的麻雀搜索算法,对BP模型的权值和阈值进行寻优,得到最优化模型;最后,基于优化后的BP模型对充电桩的故障状态进行诊断。仿真结果表明,在平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差等方面均具有良好的计算优势,相比传统BP算法的诊断精度,所提出的改进BP方法提升了14.85%,能较为准确地诊断充电桩的状态,为电动汽车故障诊断提供有力保障。 展开更多
关键词 充电桩 故障诊断 神经网络 麻雀搜索算法 蝴蝶优化算法
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基于SSA-BP神经网络构建近红外光谱汽油辛烷值预测模型
9
作者 郑圣国 陆道礼 陈斌 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期149-154,共6页
基于100组汽油样品的近红外光谱分析数据,采用不同方法进行预处理,结合麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,构建了汽油辛烷值SSA-BP预测模型,对模型预测值与汽油研究法辛烷值(RON)测量值进行拟合,并与偏最小二乘法模型及BP神经网络模... 基于100组汽油样品的近红外光谱分析数据,采用不同方法进行预处理,结合麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,构建了汽油辛烷值SSA-BP预测模型,对模型预测值与汽油研究法辛烷值(RON)测量值进行拟合,并与偏最小二乘法模型及BP神经网络模型的预测结果进行对比。结果表明:采用标准正态变量变换(SNV)方法进行光谱数据预处理后,所建SSA-BP模型的预测精度最高,验证集决定系数(R^(2))为0.9760,预测标准偏差(RMSEP)为0.326;3种汽油辛烷值预测模型中,SSA-BP神经网络模型预测准确度最好,且模型适用性和稳定性良好。说明利用SNV方法预处理光谱数据的SSA-BP神经网络模型,可以将近红外光谱分析技术更好地用于汽油辛烷值的预测,且预测结果具有良好的准确度,可以实现汽油辛烷值的快速无损检测。 展开更多
关键词 汽油 辛烷值 麻雀搜索算法 BP神经网络 近红外光谱 偏最小二乘法
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基于SSA-BP神经网络的岩爆烈度等级预测 被引量：3
10
作者 王文通 张千俊 +2 位作者 郭沙 梁博 刘传举 《有色金属（矿山部分）》 2024年第1期77-83,91,共8页
随着深部开采战略在我国的发展,岩爆愈加成为我国资源开采时必须面对的地质灾害之一。为提高传统误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型进行岩爆预测的准确性与有效性,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化传... 随着深部开采战略在我国的发展,岩爆愈加成为我国资源开采时必须面对的地质灾害之一。为提高传统误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型进行岩爆预测的准确性与有效性,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化传统BP神经网络,提出一种基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的岩爆预测模型(SSA-BP模型)。在考虑岩爆产生的内外因基础上,选取相关岩爆预测指标,利用国内外100例已有工程岩爆数据建立SSA-BP模型,并与传统BP模型、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型对比。结果表明:SSA-BP预测模型的有效性和准确度皆高于传统BP模型和PSO-SVM模型,同时SSA-BP模型训练集的均方误差(Mean Square Error,MSE)为0.081,比传统BP模型(0.25)降低67.7%,可为类似工程的岩爆预测提供科学依据。 展开更多
关键词 岩爆 BP神经网络 麻雀搜索算法 均方误差 准确率
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基于ISSA-BP神经网络的纺纱生产工艺参数反演 被引量：1
11
作者 刘颖 张守京 胡胜 《棉纺织技术》 CAS 2024年第4期1-7,共7页
针对传统的反演模型精度不高且传统BP神经网络有权值和阈值初值过于随机化、稳定性和准确性差等问题,提出了基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的BP神经网络纺纱生产工艺参数反演模型。利用灰色关联分析法提取出10个关键工艺参数,以其作为模型... 针对传统的反演模型精度不高且传统BP神经网络有权值和阈值初值过于随机化、稳定性和准确性差等问题,提出了基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的BP神经网络纺纱生产工艺参数反演模型。利用灰色关联分析法提取出10个关键工艺参数,以其作为模型输入;引入Chebyshev混沌映射、正余弦算法(SCA)和自适应权重因子对麻雀搜索算法(SSA)进行优化,并用ISSA优化BP神经网络,在此基础上构建纺纱生产工艺参数反演模型;利用ISSA对参数反演模型进行求解。以纤维属性和纺纱车间细纱工序为对象进行反演验证,试验结果表明:ISSA-BP预测值的MAPE、MSE、MAE、迭代次数、适应度值均优于SSA-BP模型;对反演优化后的工艺参数进行预测,预测的质量指标与期望质量指标的平均相对误差(MRE)为5.04%。认为:基于ISSA-BP神经网络的纺纱生产工艺参数反演精度较高,有助于工艺参数的合理设计。 展开更多
关键词 纺纱生产 工艺参数反演优化 纱线质量 麻雀搜索算法 神经网络
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基于VMD-HSSA-BP神经网络模型的短时交通流预测 被引量：1
12
作者 孔思琴 《电子设计工程》 2024年第10期1-7,共7页
针对交通流数据的非平稳性和短时交通流预测高精度要求的问题,提出了一种由变分模态分解(VMD)、改进麻雀搜索算法(HSSA)和BP神经网络的组合预测模型。模型利用变分模态分解降低历史交通流数据的非平稳性,使用Hammersley和自适应控制因... 针对交通流数据的非平稳性和短时交通流预测高精度要求的问题,提出了一种由变分模态分解(VMD)、改进麻雀搜索算法(HSSA)和BP神经网络的组合预测模型。模型利用变分模态分解降低历史交通流数据的非平稳性,使用Hammersley和自适应控制因子分别改进麻雀搜索算法种群初始化和发现者位置更新公式,提高麻雀搜索算法的收敛速度和寻优能力,使用改进后的麻雀搜索算法寻找BP神经网络的最优权值和阈值,提升BP神经网络预测的精准度。通过仿真,将模型与现有模型进行对比,模型预测结果更好,验证了模型能克服交通流数据非平稳性,并具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 短时交通流 BP神经网络 VMD分解 麻雀搜索算法
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基于PCA-SSA-BP神经网络的爆破振动速度预测研究
13
作者 王萍萍 高文学 +2 位作者 朱泽详 张小军 何茂林 《施工技术(中英文)》 2024年第24期6-11,共6页
爆破振动峰值速度(PPV)的准确预测对减轻爆破振动的负面影响至关重要,为了提高PPV预测的准确性,提出了一种融合主成分分析法(PCA)和麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的预测模型。基于首都环线高速公路(G95)承平段TJ6标段实测数据,利用... 爆破振动峰值速度(PPV)的准确预测对减轻爆破振动的负面影响至关重要,为了提高PPV预测的准确性,提出了一种融合主成分分析法(PCA)和麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的预测模型。基于首都环线高速公路(G95)承平段TJ6标段实测数据,利用主成分分析法对影响爆破振动速度的参数进行降维处理,借助麻雀搜索算法的全局搜索能力优化BP神经网络的权值和阈值,构建基于PCA-SSA-BP神经网络的预测模型。研究结果表明,主成分分析法有效消除了输入参数间的相关性,降低数据的复杂度,提高了模型的预测效率和准确性;PCA-SSA-BP神经网络预测模型的预测结果与实测值的拟合度达到0.96,表明该预测模型具有较高的预测精度和可靠性;将PCA-SSA-BP神经网络预测模型与SSA-BP,PCA-BP及标准BP神经网络模型的预测结果做对比,PCA-SSA-BP神经网络模型与实测值的误差均在10%内,平均相对误差为3.44%,与实测值偏差更小,预测结果准确度更高。 展开更多
关键词 公路 路堑边坡 爆破 振动速度 BP神经网络
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基于ISSA-BP神经网络的棉纱条干均匀度预测 被引量：1
14
作者 韩蔚然 俞博 +2 位作者 方辽辽 徐郁山 陈炜 《棉纺织技术》 CAS 2024年第4期8-15,共8页
为解决棉纱条干均匀度难以预测的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。首先,将棉纱成形过程中采集到的12个原棉指标进行特征提取,作为BP神经网络预测模型的输入变量。接着,利用佳点集策略,Levy飞行策略和... 为解决棉纱条干均匀度难以预测的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。首先,将棉纱成形过程中采集到的12个原棉指标进行特征提取,作为BP神经网络预测模型的输入变量。接着,利用佳点集策略,Levy飞行策略和锦标赛学习策略对麻雀搜索算法(SSA)进行改进。最后,利用ISSA搜索BP神经网络最优的初始权值和阈值,建立ISSA-BP神经网络模型。为验证改进算法的有效性,利用Python进行训练和仿真,并与BP模型、GA-BP模型、PSO-BP模型和SSA-BP模型进行预测结果对比。结果表明:ISSA-BP模型在棉纱条干均匀度预测中平均相对误差为1.52%,预测性能较优,误差较小,预测结果较为理想,可以有效预测棉纱条干均匀度。 展开更多
关键词 条干均匀度预测 改进麻雀搜索算法 BP神经网络 特征提取 Python仿真
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基于PCA-MSSA-BP神经网络的列车车轮踏面磨耗预测模型
15
作者 王冬 杨钰鑫 《科技创新与应用》 2024年第12期49-54,共6页
分析列车车轮踏面磨耗,预测车轮剩余寿命,对降低车辆运营成本、提高运行安全品质具有重要意义。该文以某公司某型车为例,分析轮对历史检修数据,建立基于PCA-MSSA-BP神经网络的车轮踏面磨耗模型,与传统方法相比,预测精度更高、速度更快... 分析列车车轮踏面磨耗,预测车轮剩余寿命,对降低车辆运营成本、提高运行安全品质具有重要意义。该文以某公司某型车为例,分析轮对历史检修数据,建立基于PCA-MSSA-BP神经网络的车轮踏面磨耗模型,与传统方法相比,预测精度更高、速度更快。该文首先用主成分分析法从众多磨耗影响因素中提取4个主成分因子,接着建立BP神经网络模型,并针对麻雀优化算法进行改进,验证改进效果,将改进后麻雀算法对网络权值和阈值进行优化,实验结果表明,轮径磨耗、轮缘厚磨耗预测的平均绝对误差分别为0.1935、0.1215 mm。 展开更多
关键词 车轮 磨耗预测 主成分分析 麻雀算法 BP神经网络
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基于SSA-BP神经网络的管道裂纹涡流识别研究 被引量：6
16
作者 王长新 陈金忠 +3 位作者 辛佳兴 张雪伟 何仁洋 王德国 《石油机械》 北大核心 2022年第8期118-125,共8页
目前,管道裂纹识别研究主要集中在漏磁检测领域,针对管道裂纹涡流检测定量识别的研究较少。为此,基于SSA-BP神经网络对管道裂纹进行定量识别研究,运用Maxwell有限元仿真软件对不同尺寸裂纹进行数值模拟,探究不同尺寸裂纹信号特征的变化... 目前,管道裂纹识别研究主要集中在漏磁检测领域,针对管道裂纹涡流检测定量识别的研究较少。为此,基于SSA-BP神经网络对管道裂纹进行定量识别研究,运用Maxwell有限元仿真软件对不同尺寸裂纹进行数值模拟,探究不同尺寸裂纹信号特征的变化规律,并搭建基于涡流检测技术的裂纹检测系统,验证了数值模拟的正确性;对试验及数值模拟的检测信号进行特征参数提取,采用SSA-BP神经网络对裂纹参数进行定量识别。研究结果表明:研制的涡流检测探头可实现对宽1 mm、深0.2 mm的裂纹有效检出;采用麻雀搜索算法优化的BP神经网络提高了神经网络的识别精度和运行速度;构建的SSA-BP神经网络管道裂纹识别模型较传统BP神经网络模型,深度、宽度最大相对误差分别减小56.7百分点和0.36百分点,深度、宽度最大绝对误差分别为0.05和0.0043 mm,能够有效实现对管道裂纹尺寸的定量识别。所得结果对油气管道裂纹定量识别技术的发展具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 管道裂纹 定量识别 ssa-bp神经网络 涡流检测 磁通密度
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基于Sine-SSA-BP神经网络模型的风机叶根载荷预测 被引量：7
17
作者 张良 何山 艾纯玉 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1322-1328,共7页
针对风机叶根载荷影响因素复杂、计算量大、非线性和强耦合,采用传统数理分析方法难以建模的问题。文章首先分析了叶根载荷的主要影响因素,并结合多元回归模型建立载荷预测模型;然后采用Bladed对2MW风机实验所得仿真数据划分训练数据集... 针对风机叶根载荷影响因素复杂、计算量大、非线性和强耦合,采用传统数理分析方法难以建模的问题。文章首先分析了叶根载荷的主要影响因素,并结合多元回归模型建立载荷预测模型;然后采用Bladed对2MW风机实验所得仿真数据划分训练数据集和测试数据集,并利用所得数据对Sine混沌映射改进麻雀算法优化的BP神经网络(Sine-SSA-BP)预测模型进行训练,使用训练后的模型进行叶根载荷预测;最后将预测结果与测试数据、BP神经网络预测模型和极限学习机(ELM)预测模型的预测结果进行对比分析。结果表明,Sine-SSA-BP预测模型性能更佳,预测精度更高,验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 载荷预测 极限学习机 BP神经网络 麻雀算法 混沌映射
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基于改进Logistic-SSA-BP神经网络的地铁短时客流预测研究 被引量：6
18
作者 胡明伟 何国庆 +1 位作者 吴雯琳 赵千 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期90-97,共8页
地铁客流的变化规律存在着一定周期性和潮汐性,针对地铁客流的预测有助于提高城市轨道系统的运营效率,实现轨道交通智慧化运营。为提高地铁短时客流预测结果的准确度,提出了一种基于Logistic混沌映射麻雀算法(Logistic-SSA)优化BP神经... 地铁客流的变化规律存在着一定周期性和潮汐性,针对地铁客流的预测有助于提高城市轨道系统的运营效率,实现轨道交通智慧化运营。为提高地铁短时客流预测结果的准确度,提出了一种基于Logistic混沌映射麻雀算法(Logistic-SSA)优化BP神经网络的地铁客流短时预测模型。该模型通过Logistic混沌映射初始化麻雀算法种群,再利用改进后的麻雀算法优化BP神经网络,达到提高BP神经网络的全局搜索能力和收敛效率;以深圳地铁西乡站进、出站AFC刷卡数据为例,利用构建的预测模型开展客流预测实验,并通过3种准确性评价指标(MAE、RMSE、MAPE),评价改进前后模型预测的准确性。研究结果表明:改进的Logistic-SSA-BP预测模型平均绝对百分误差分别为14.96%和13.73%;与传统BP预测模型相比,其客流预测结果具有更高的准确性。 展开更多
关键词 交通工程 地铁 短时客流预测 LOGISTIC混沌映射 麻雀算法 BP神经网络
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基于SSA-BP神经网络的圆钢管RPC短柱轴压承载力预测 被引量：7
19
作者 卜良桃 洪俊鹏 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期587-595,共9页
目的研究圆钢管活性粉末混凝土(Reactive Powder Concrete,RPC)短柱轴压承载力与各影响因素之间的非线性映射关系,创建高精度承载力预测模型。方法引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA),优化BP神经网络的初始权重、阈值;以15... 目的研究圆钢管活性粉末混凝土(Reactive Powder Concrete,RPC)短柱轴压承载力与各影响因素之间的非线性映射关系,创建高精度承载力预测模型。方法引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA),优化BP神经网络的初始权重、阈值;以155组试验数据为基础,建立并训练SSA-BP神经网络模型,对圆钢管RPC短柱轴压承载力进行预测;将SSA-BP神经网络的预测结果与BP神经网络、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的BP神经网络预测结果及代表性公式预测结果加以比较。结果SSA-BP神经网络模型的预测精度相比于BP神经网络、GA-BP神经网络分别提高79.05%和35.62%,单次运行时间较GA-BP神经网络减少44.34%;SSA-BP神经网络平均误差为3.66%,远低于公式预测误差。结论SSA-BP神经网络能够实现圆钢管RPC短柱轴压承载力的高精度预测,为研究圆钢管RPC短柱轴压承载力提供了新方法。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 BP神经网络 圆钢管RPC柱 承载力
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基于GRA-SSA-BP神经网络的电力负荷预测方法 被引量：5
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作者 金丽丽 《红水河》 2022年第3期92-96,共5页
为了解决现有的电力负荷预测方法存在准确率低、效率不高和精度不足等问题,笔者提出基于GRASSA-BP神经网络的电力负荷预测方法。首先利用灰色关联度分析确定电力负荷与温度、压力、湿度和压强之间的关联程度,再利用麻雀搜索算法优化BP... 为了解决现有的电力负荷预测方法存在准确率低、效率不高和精度不足等问题,笔者提出基于GRASSA-BP神经网络的电力负荷预测方法。首先利用灰色关联度分析确定电力负荷与温度、压力、湿度和压强之间的关联程度,再利用麻雀搜索算法优化BP神经网络中的权重值和偏置值,解决BP神经网络预测准确度不高的问题。实验结果表明,基于GRA-SSA-BP神经网络的电力负荷预测结果与实测值基本吻合,预测效果理想,决定系数达到0.945,为电力负荷预测提供一种有效的方法。 展开更多
关键词 电力负荷预测 灰色关联度分析 麻雀搜索算法 BP神经网络
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